Erro 400: o que fazer quando grok-4.3 falha
Um 400 significa que a própria requisição é inválida: campo ausente, tipo errado ou parâmetro não suportado por este modelo. Tentar de novo não resolve; o corpo da requisição precisa mudar.
400 Bad Request significa que o servidor recusa a requisição porque o corpo é inválido. Ao contrário dos 5xx, um 400 não se resolve tentando novamente: você receberá a mesma resposta sempre. Os parâmetros precisam ser corrigidos primeiro.
grok-4.3 é fornecido por xAI. Tudo nesta página — causas, correções e dados medidos — é compilado a partir do comportamento real deste modelo na camada de gateway.
Neste gateway, o gatilho mais comum é: Falta um campo obrigatório (model ou messages). A primeira ação recomendada é: Compare o corpo com a tabela de parâmetros desta página.
Causas comuns
- Falta um campo obrigatório (model ou messages)
- Um parâmetro tem o tipo errado
- Um parâmetro não é suportado por este modelo
- messages está malformado ou role tem valor inválido
Como resolver
- Compare o corpo com a tabela de parâmetros desta página
- Remova os parâmetros não suportados e tente novamente
- Confirme que messages é um array com valores de role válidos
- Comece com uma requisição mínima e adicione parâmetros um a um
Nova tentativa com backoff exponencial
O código abaixo tenta novamente quando grok-4.3 retorna 400: até 5 tentativas, com espera crescente e jitter aleatório para que chamadas concorrentes não repitam ao mesmo tempo. Leia a URL base e a API key de variáveis de ambiente, nunca as deixe fixas no código.
import os, time, random
import requests
BASE = os.getenv("OPENAI_BASE_URL") # e.g. https://<your-gateway>/v1
KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL = 'grok-4.3'
def chat(messages, retries=5):
"""Retry with exponential backoff + jitter."""
for i in range(retries):
try:
r = requests.post(
BASE + "/chat/completions",
headers={"Authorization": "Bearer " + KEY},
json={"model": MODEL, "messages": messages, "stream": True},
timeout=60,
)
if r.status_code == 429 or r.status_code >= 500:
time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
continue
r.raise_for_status()
return r.json()
except requests.exceptions.Timeout:
time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
raise RuntimeError("gave up after " + str(retries) + " retries")
print(chat([{"role": "user", "content": "hello"}]))Dados-chave deste modelo
| Endpoint da API | https://api.airai.cc/v1 |
|---|---|
| Compatível com OpenAI | OpenAI-compatible |
| Fornecedor | xAI |
|---|---|
| Contexto | 1M |
| Recursos | Reasoning, Tools, Files, Vision |
| Formatos de API | openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search |
| Fórmula de cobrança | p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5 |
Perguntas frequentes
Compartilhar uma key entre vários serviços torna 400 mais provável?
É sobretudo questão de cota, não uma falha do modelo. Tanto elevar o limite do plano quanto reduzir a frequência de chamadas ajuda. A cobrança segue p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5: sem saída, sem cobrança. O preço de entrada fica em torno de $1.25 por milhão de tokens. Confira primeiro saldo e limites de taxa no console, depois o código. Ao estimar o custo a partir de p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, inclua também o orçamento de retentativas.
400 é mais provável com chamadas diretas do frontend ou via backend?
Um fallback na arquitetura é mais confiável do que remendar cada erro separadamente. Este modelo da xAI tem vários nós upstream entre os quais o gateway pode alternar. Deixe um modelo reserva mais leve pronto, assim o fluxo principal não para.
Quais códigos valem uma nova tentativa e quais nunca ajudam?
Normalmente não é preciso mudar o código, apenas o ritmo das chamadas. Tentar novamente é o primeiro passo mais eficaz. Com a cobrança p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, requisições falhas não entram no uso. Defina o limite de retentativas em 3–5 e adicione jitter. Use backoff exponencial para erros retentáveis e retorne o erro na hora para os demais.
Requisições falhas contam na minha cota de limite de taxa?
Não há cobrança: só conta para o consumo a saída efetivamente gerada. Só é cobrada a saída já produzida; a parte falha não. O preço de entrada fica em torno de $1.25 por milhão de tokens. Confira primeiro saldo e limites de taxa no console, depois o código. Ao estimar o custo a partir de p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, inclua também o orçamento de retentativas.
Outros erros deste modelo
- grok-4.3: erro 429 — causas e soluções
- grok-4.3: erro timeout — causas e soluções
- grok-4.3: erro 500 — causas e soluções
- grok-4.3: erro 502 — causas e soluções
- grok-4.3: erro 503 — causas e soluções
- grok-4.3: erro 504 — causas e soluções
- grok-4.3: erro 401 — causas e soluções
- grok-4.3: erro 403 — causas e soluções
Outros modelos com o mesmo erro
- gpt-5
- claude-opus-5
- gemini-2.5-pro
- deepseek-v4-pro
- llama-3.3-70b-instruct
- qvq-max
- qwq-32b
- glm-5
- MiniMax-M3
- kimi-k3
- hy3
- doubao-seed-evolving
- mimo-v2.5
- gpt-4o
- claude-opus-4-6
- gemini-2.5-flash
Dados atualizados: 2026-10-10 15:45